Самоулучшение LLM: техника выравнивания с помощью обратной связи

 Meta-Rewarding LLMs: A Self-Improving Alignment Technique Where the LLM Judges Its Own Judgements and Uses the Feedback to Improve Its Judgment Skills

Meta-Rewarding LLMs: новый метод улучшения возможности следовать инструкциям моделей LLM

Большие языковые модели (LLM) значительно продвинулись в выполнении инструкций и ответах на вопросы пользователей. Однако процесс настройки инструкций сталкивается с серьезными проблемами. Получение данных, сгенерированных людьми, для обучения этих моделей является дорогостоящим и затратным по времени. Кроме того, качество таких данных ограничено возможностями человека. Это ограничение особенно заметно при решении проблемы ‘Супер выравнивания’, которая направлена на контроль потенциально сверхинтеллектуальных ИИ, действия которых могут превышать понимание человека. Существует необходимость в поиске эффективных методов в области искусственного интеллекта для направления развития LLM за пределы уровня человека в связи с их постоянным развитием.

Метод Meta-Rewarding

Исследователи из Meta FAIR, Университета Калифорнии в Беркли и Нью-Йоркского университета представили новый метод под названием Meta-Rewarding для улучшения способностей LLM следовать инструкциям. Данный метод добавляет третью роль – мета-судью, к существующим ролям актера и судьи. Мета-судья оценивает решения модели с использованием механизма, аналогичного LLM-as-a-Judge, называемого LLM-as-a-Meta-Judge. Этот процесс помогает генерировать данные для обучения с предпочтительными парами решений, в дополнение к стандартным предпочтениям между реакциями актера. Meta-Rewarding улучшает общую способность модели следовать инструкциям путем улучшения как актерских, так и судейских навыков.

Результаты и применение

Результаты показывают, что Meta-Rewarding повысил выигрышный процент с 22,9% до 39,4% на AlpacaEval, превзойдя даже GPT-4-0314. Этот метод также превысил улучшенное стандартное обучение Self-Rewarding, который имел выигрышный процент в 35,5%, подчеркивая важность мета-судьи. Такая же производительность наблюдается на бенчмарке Arena-Hard, который тестирует способность моделей обрабатывать сложные вопросы. После четырех итераций Meta-Rewarding последовательно улучшал результаты, достигнув увеличения на 8,5% по сравнению с исходной моделью. Эти результаты свидетельствуют о том, что Meta-Rewarding улучшает возможности LLM в следовании инструкциям и ответах на сложные вопросы.

В заключение, исследователи предложили Meta-Rewarding, новый метод улучшения способностей LLM следовать инструкциям. Этот метод использует мета-судью для оценки и выбора решений для оптимизации предпочтений, что устраняет ограничения предыдущих Self-Rewarding фреймворков путем прямого обучения судьи. Более того, он включает новую технику контроля длины для решения проблем взрыва длины во время обучения AI. Способности модели в оценке ближе соответствуют оценкам человека и продвинутым AI судьям, таким как GPT-4. Однако исследователи отмечают ограничение своей 5-балльной системы оценки, которое иногда приводит к ничьей из-за минимальных различий в качестве ответов.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…